ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi

DOCX 6 sahifa 34,7 KB Bepul yuklash

6 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 34,7 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 6

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 6

muhammad al-xozazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti ehtimollar va statistika kafedrasi mustaqil ish bajardi: mth018 guruh talabasi:abdimannonov asrorbek tekshirdi: islamova odila toshkent 2022 ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi/ ikki o‘zgaruvchili regressiya tenglamasining tabiiy umumlashmasi bo‘lib, ko‘p o‘lchovli regressiya modeli hisoblanadi: , i=1;n.. bu yerda – i-kuzatish uchun natijaviy belgi qiymatlari (bog‘liq o‘zgaruvchi); - j-faktorning (j=1;m) (erkli o‘zgaruvchi yoki tushuntiruvchi o‘zgaruvchi) i-kuzatishdagi qiymati i=1;n; –i-kuzatish uchun natijaviy belgining tasodifiy tashkill etuvchisi; – ozod had bo‘lib, formal jihatdan y ni bo‘lgandagi o‘rta qiymatini bildiradi; - j-faktor (j=1;m) oldidagi regressiyaning “toza” koeffitsiyenti. ushbu koeffitsiyent boshqa faktorlar o‘zlarining o‘rta qiymatlarida fiksirlanganlik sharti ostida j-faktor o‘zining o‘lchov birligida bir birlikka o‘zgarganda natijaviy belgi y – ni o‘zining o‘lchov birligida o‘rta hisobda qancha birlikka o‘zgarishini anglatadi. ko‘p o‘lchovli regressiya modelidagi parametrlarini baholash uchun koʻpincha ekku (eng kichik kvadratlar usuli) dan foydalaniladi. ushbu usulga koʻra parametrlarning baholari sifatida funksionalni minimallashtiradigan miqdorlar olinad. ushbu funksiya parametrlarga bogʻliq boʻlgan funksiya …

2 / 6

tanlash, modeldan muhim bo'lmagan xususiyatlarni olib tashlash, bir nechta omil xususiyatlarini bittasiga birlashtirish (bu xususiyat har doim ham mazmunli izohga ega emas); -olingan modelning mosligini tekshirish; -natijalarni sharhlash. faktor belgilarini tanlash bosqichida, agar raqamli ma'lumotlar ikki qiymat o'rtasidagi bog'liqlikni ko'rsatsa ham, bu ularning ikkalasi ham bir yoki bir nechta qiymatlarga bog'liqligini ko'rsatishi mumkin (masalan, soch uzunligi - bo'yi - jinsi; pingvin sindromi). ) bog'lanishning har qanday shakli uchun, ayniqsa o'rganilayotgan populyatsiyaning oz miqdori sharoitida, bu bog'liqliklarni bir darajaga yoki boshqasiga tavsiflaydigan butun tenglamalarni tanlash mumkin. munosabatlarning ko'p qirrali modellarini qurish amaliyoti shuni ko'rsatadiki, ijtimoiy-iqtisodiy hodisalar o'rtasidagi bog'liqlikni tavsiflash uchun odatda chiziqli, ko'paytirilgan, kuch va giperbolik funktsiyalar qo'llaniladi. modelni tanlashda ular avvalgi tadqiqotlar yoki tegishli sohalarda o'qish tajribasidan foydalanadilar. chiziqli modellarning afzalligi parametrlarni hisoblash va iqtisodiy izohlarning soddaligi. o'zgaruvchiga bog'liq bo'lmagan chiziqli bog'liqliklar (kvilinear) o'zgaruvchilar o'zgarishi bilan chiziqli shaklga kamaytirilishi mumkin. ko'p regressiya tenglamasining parametrlari normal tenglamalar tizimidan eng kam kvadratlar …

3 / 6

n 10–20 ta kuzatuv o'tkazilishi kerak. shuning uchun ularning ahamiyatini tahlil qilish asosida omillarni tanlash kerak. faktorlarni tanlash quyidagilar asosida amalga oshiriladi: -bosqichma-bosqich chiqarib tashlash usuli; -bosqichma-bosqich regressiya usuli. bosqichma-bosqich chiqarib tashlash usulining mohiyati talabalar mezoni tomonidan sinovdan o'tkazilganda parametrlari ahamiyatsiz bo'lgan omillarni regressiya tenglamasidan ketma-ket chiqarib tashlashdir. bosqichli regressiya usulidan foydalanib, omillar regressiya tenglamasiga birma-bir kiritiladi va kvadratlar qoldiqlari va ko'p korrelyatsiya koeffitsientlarining o'zgarishi baholanadi. faktor ahamiyatsiz deb hisoblanadi va agar u regressiya tenglamasiga kiritilgan bo'lsa, kvadrat registri o'zgargan bo'lsa ham, kvadratik qoldiqlarning miqdori o'zgarmagan bo'lsa e'tiborga olinmaydi. faktor ahamiyatli deb hisoblanadi va agar korrelyatsiya koeffitsienti ko'paygan va kvadratik qoldiqlarning yig'indisi kamaygan bo'lsa, regressiya koeffitsientlari ahamiyatsiz o'zgargan bo'lsa ham modelga kiritiladi. regressiya modellarini qurishda ko'pkolinearlilik bilan bog'liq muammo paydo bo'lishi mumkin. ushbu muammoning mohiyati omil belgilari o'rtasida sezilarli chiziqli bog'liqlik mavjudligidadir. ko'p omillar hodisalarning bir tomonini aks ettirganda yoki biri ikkinchisining ajralmas qismi bo'lganida yuzaga keladi. bu hisoblangan regressiya …

4 / 6

di, unga regressiya tenglamasi va regressiya koeffitsientlarining ahamiyati tekshiriladi. har bir omilning samarali belgi o'zgarishiga qo'shgan hissasi regressiya koeffitsientlari, har bir omilning ma'lum elastiklik omillari va standartlashtirilgan o'ziga xos regressiya koeffitsientlari bo'yicha baholanadi. regressiya koeffitsienti modelga kiritilgan barcha boshqa omillarning o'rtacha darajasi bilan omilning ta'sirchan indikatorga mutlaq darajasini ko'rsatadi. shu bilan birga, koeffitsientlarning turli xil o'lchov birliklarida (umuman olganda) o'lchanishi belgilarning ta'sir darajasini solishtirishga imkon bermaydi. bir misol.olinadigan ko'mir ishlab chiqarish (t) tikuvning qalinligiga (m) va mexanizatsiyalash darajasiga (%) bog'liq:. qisman egiluvchanlik koeffitsientlari tahlil qilinadigan indikator o'rtacha har bir omilning 1% o'zgarganda boshqalarning sobit pozitsiyasiga ega bo'lgan holda qancha o'zgarishini ko'rsatadi: -qayerda qabul qiluvchi omilning regressiya koeffitsienti, o'sha omilning o'rtacha qiymati, samarali belgining o'rtacha qiymati. koeffitsientlar shuni ko'rsatadiki, standart omilning og'ish natijasi bo'lgan atribut shu omil o'zgarishi bilan qanchalik o'zgaradi, uning o'rtacha kvadratik og'ishining qiymati ko'rsatilgan. -bu yerda omilning o'rtacha kvadrat og'ishi, natijada bo'lgan atributning o'rtacha kvadrat og'ishi. shunday qilib, …

5 / 6

qilish paytida oshirib yuborilgan xususiyatlar o'rtasidagi munosabatlarning qat'iyligini tavsiflovchi ko'rsatkichlar. ko'p o'lchovli korrelyatsion tahlilda ikkita tipik muammolar ko'rib chiqiladi: tahlilga kiritilgan bitta o'zgaruvchi (mahsuldor atribut) va boshqa barcha o'zgaruvchilar (omil atributlari) o'rtasidagi o'zaro bog'liqlikni aniqlash.qolgan o'zgaruvchilarning ta'sirini yo'q qilish yoki yo'q qilishda ikkita o'zgaruvchini o'zaro bog'liqligini aniqlash.ushbu muammolar ko'p va qisman korrelyatsiya koeffitsientlari yordamida hal qilinadi.ularni aniqlash uchun namunaviy korrelyatsiya koeffitsientlarining matritsasidan foydalanish mumkin. , bu yerda funktsiyalar soni, namunaviy juftlikning korrelyatsiya koeffitsienti. shunda samarali atributning butun faktor atributlari yig'indisi bilan o'zaro bog'liqligini ko'p (jami) korrelyatsiya koeffitsienti yordamida o'lchash mumkin. ushbu ko'rsatkichni baholash korrelyatsiya koeffitsientining namunasidir: image1.gif image2.gif

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 6 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi" haqida

muhammad al-xozazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti ehtimollar va statistika kafedrasi mustaqil ish bajardi: mth018 guruh talabasi:abdimannonov asrorbek tekshirdi: islamova odila toshkent 2022 ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi/ ikki o‘zgaruvchili regressiya tenglamasining tabiiy umumlashmasi bo‘lib, ko‘p o‘lchovli regressiya modeli hisoblanadi: , i=1;n.. bu yerda – i-kuzatish uchun natijaviy belgi qiymatlari (bog‘liq o‘zgaruvchi); - j-faktorning (j=1;m) (erkli o‘zgaruvchi yoki tushuntiruvchi o‘zgaruvchi) i-kuzatishdagi qiymati i=1;n; –i-kuzatish uchun natijaviy belgining tasodifiy tashkill etuvchisi; – ozod had bo‘lib, formal jihatdan y ni bo‘lgandagi o‘rta qiymatini bildiradi; - j-faktor (j=1;m) oldidagi regressiyaning “toza” koeffitsiyenti. ushbu koeffitsiyent ...

Bu fayl DOCX formatida 6 sahifadan iborat (34,7 KB). "ko‘p o‘lchovli regressiya tenglamasi"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: ko‘p o‘lchovli regressiya tengl… DOCX 6 sahifa Bepul yuklash Telegram